電子商取引における機械学習の 11 の実世界の応用

引き起こした 新式的コロナウイルス细菌感染症 (COVID-19) のパンデミック後、e コマース市場の嵐は去りました。

より多くのショッピングカートが取り残されます。顧客の信頼を勝ち取るのはさらに難しいことです。競争は激しいです。

ブランド各社はライバルに差をつけるために先進技術に目を向けており、eコマース向けのその先頭に立っている。顧客を解読し、次の行動を予測することが非常重要です。

このブログでは、現在トレンドを形成している e コマースにおける機械学習の 11 の主要なユースケースを見ていきます。基礎となるテクノロジーに精通している場合は、次の 2 つのセクションをスキップして、これらの注目のトピックに直接入ってください。

コンテンツの概要

• 機械学習の仕組み - 最低限の必需品
• eコマースにおける機械学習の種類
• eコマースにおける機械学習の実世界への応用
• まとめ

機械学習の仕組み — 最低限の必需品

機械学習 (ML) は、明确的にプログラムすることなく、コンピューターがデータから学習し、時間をかけてその学習を换代できるようにするです。 ML の本質は、情報に基づいて予測や決定を行うことができるアルゴリズム (コンピューターが従うべき命令行) を設計することにあります。

機械学習は、コンピューターに魚の釣り方を教えることだと考えてください。开始に、釣り竿 (アルゴリズム) を与え、釣り方を教えます (データを利用してモデルをトレーニングします)。曾学習すると、海のどの場所（新しいデータ）でも自分で魚を釣ることができる（予測や決定を下す）ことができます。

この坐果なデータの海には、取引記録や人口总数統計などの構造化データから、電子メール、顧客レビュー、ソーシャル メディアの发稿、クリックストリーム データ、人物画像、ビデオなどの非構造化データまで、さまざまな手段があります。

ML は、履歴データとリアルタイム データの両方を利用して、明天の結果を予測できます。提供了するデータが多様で高品質であればあるほど、コンピューターの予測と寓意決定が积极向上します。

ML はさまざまな業界に導入されています。これは、Netflix でのパーソナライズされたコンテンツの推奨、Google マップでの正確な到着時間、JPモルガン・チェースでの不審な取引の検出、ウォルマートでの需予測、Siri による言語正确理解、テスラの自動運転車の平安性強化などに适用されています。

eコマースにおける機械学習の種類

e コマースおよびさまざまな業界における機械学習には、主に 5 つのタイプがあります。

1. 教師あり学習: このタイプでは、ラベル付きデータ (データと対応する回答) が使用されます。たとえば、顧客離れを予測するには、顧客の購入履歴 (特徴) と顧客が残留したか離脱したか (ラベル) に関するモデルのトレーニングが必要になる場合があります。一般的なアルゴリズムには、線形回帰、デシジョン ツリー、サポート ベクター マシンなどがあります。

   
   

2. 教師なし学習: 教師あり学習とは異なり、このアプローチはマシンに依存して、ラベルなしデータ内の隠れたパターンを独自に発見します。たとえば、教師なし学習は、e コマース ビジネスがグループを事前に定義しなくても、購買行動に基づいて顧客をグループに分類するのに役立ちます。このカテゴリでは、K 平均法クラスタリングと主成分分析が一般的に使用されるアルゴリズムです。

   
   

3. 強化学習: このタイプは試行錯誤が中心です。機械は環境と対話し、報酬と罰に基づいて意思決定を行うことを学習します。これは、学習された配置によって商品の取り出し時間を短縮するなど、倉庫のレイアウトを最適化するために利用できます。ここでの一般的なアルゴリズムは Q ラーニングです。

   
   

4. 生成型 AI 。生成 AI は、教師なし学習の一種であり、トレーニング セットと同様の新しいデータ ポイントを作成する能力により際立っています。 e コマース サイトは、このテクノロジーを活用して、新しい製品デザインや現実的な仮想モデル イメージを作成する可能性があります。 GAN (敵対的生成ネットワーク) は人気のあるモデルです。

   
   

5. ディープラーニング: この形式の ML は人間の脳の構造からインスピレーションを得たもので、特に大量のデータの処理に優れています。深層学習モデルは、いくつかの層 (したがって「ディープ」) を持つ「ニューラル ネットワーク」を使用して、生の入力からより高いレベルの特徴を段階的に抽出します。 eコマースの機械学習では、この手法は画像認識（画像内の商品を識別する）や自然言語処理（人間の言語での顧客の問い合わせを理解して応答する）に使用されます。これは、チャットボットや製品推奨システムの背後にあるテクノロジーです。

   
   

eコマースにおける機械学習の実世界への応用

e コマースにおける ML の 11 の注意なユースケースのリストに進む前に、業界の强有力的企業が ML と自社どのように効果的に組み合わせているかを見てみましょう。

1. Amazon は、ML を活用したレコメンデーション エンジンで e コマースに革命をもたらし、。アマゾンはビッグデータの力を利用して 10 分ごとに価格を調整し、ています。

   
   

2. アリババは、電子商取引に ML を活用して、偽造品を検出し、除外します。これにより信頼が高まり、紛争が減少しました。

   
   

3. Pinterest はコンピューター ビジョン テクノロジーを採用して、各ピンのコンテンツを精査します。これは、虐待的で欺瞞的なコンテンツのフィルタリング、広告の配置の最適化、毎日 3,000 億近くのピンの整理に役立ちます。

   
   

4. 中国最大のオンライン小売業者の 1 つであるJD.com は、機械学習を使用して超効率的なサプライ チェーンを構築しました。このテクノロジーにより、在庫回転率も約 1 か月に短縮されました。

   
   

5. Asos は、返品による損失が半減しました。

   
   

6. ユニクロは音声認識とMLを活用し、 。

   
   

7. Dollar Shave Club はデータと ML の力を利用して、顧客がどのような DSC 製品を購入する可能性があるかを予測します。

e コマースの課題と目標は、規模に関係なく同じです。専門家らは、パンデミックによる景気減速にもかかわらず、eコマース市場はわずか两年多で8兆1000億ドルを超えると予測している。スペースが埋まりつつあります。

e コマース ビジネスの経営者にとって、傾向を追跡することは選択肢ではありません。それは要件です。そこで、近几日の e コマースに機械学習を導入するための究極のガイドを左右に示します。

1. インテリジェントな検索ソリューション ― 求められるものを提供します

顧客が検索バーを起動すると、購入の準備ができている已经性があります。 「情人节限定版ローズゴールド iPhone 13」のような詳細なクエリは、明確な購入意図を示しています。しかし、関係のないローズゴールドの時計やイヤリングが結果を乱雑にしたときの彼らのイライラを想象力してみてください。

あるいは、顧客が朋友の家でユニークなランプを見て、同じようなランプを望んでいるというシナリオを考えてみましょう。しかし、正確な名前も知らずに、どうやって「インダストリアル ロフト スタイル アイアン ケージ デスク ランプ」を検索するのでしょうか?

e コマースの機械学習を活用したスマート検索は、状況を一変させます。関連する結果を返し、直観的にタイプミスを修修爱し、「Nkie」を「Nike」と解釈して、顧客が完璧なランニング シューズを逃さないようにします。

ML スーパーチャージはさまざまな具体方法で検索します。

• 製品の詳細と画像認識を使用して、製品カテゴリと説明を自動的に提案します
• ユーザーが検索バーに入力を開始するときにオートコンプリートを容易にする
• スペルミスをその場で修正する
• 視覚的な検索を強化し、顧客が写真をアップロードすると、システムが利用可能な最も近いアイテムを見つけます。
• 画像内の個々の要素を検出し、独立した検索項目として使用する
• 音声起動検索の促進

2. パーソナライズされた製品の推奨 ― オーダーメイドのショッピング

たとえば、eBay で最近几天買い物をしたことを思い出してください。指が検索バーに触れる前でも、カスタマイズされた候補が表达出来されます。 eBay はどのようにしてあなたの考えを知っていたのでしょうか?その隐私はスマートなデータ解釈です。

ML のさまざまなアルゴリズムを选用することで、e コマース プラットフォームは顧客の閲覧履歴、過去の購入、ショッピング カートの方式、さらには同様のユーザーの行動を概述できます。この概述は、予測的な製品の方案につながります。そのため、ビンテージ レコードを検索すると、ランダムなキッチン家電よりも、レコード プレーヤーやレコード クリーニング キットなどの関連アイテムが代表される已经性が高くなります。

このような背後にある仕組みは次のとおりです。

• 群衆から学ぶ – 協調フィルタリング: この技術は、ユーザーの過去の買い物習慣と、同様の嗜好を持つ他の買い物客が行った選択を調べます。たとえば、買い物客 A がヘミングウェイ、フィッツジェラルド、サリンジャーの本を購入し、買い物客 B がヘミングウェイとフィッツジェラルドを選んだ場合、B もサリンジャーを少し楽しむかもしれないのは当然です。

  
  

• Content Knows Best – コンテンツベースのフィルタリング: この方法では、製品の機能の分析に基づいて、ユーザーが以前に興味を示したアイテムに類似したアイテムが提案されます。顧客が高メガピクセルのカメラを検討している場合、システムは他の高解像度カメラを提案できます。

  
  

• 両方の長所 – ハイブリッド システム: コンテンツと協調フィルタリングを組み合わせることで、ハイブリッド システムはさらに正確な提案を生成できます。たとえば、Netflix は、ユーザーの行動と映画の特性の両方を考慮したハイブリッド アプローチを採用しています。

  
  

• ディープダイブ – ディープラーニング技術: 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) やリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) などのより複雑な技術は、データをより深く掘り下げ、従来の技術では見逃してしまう可能性のあるパターンを見つけます。これらは、キャンプ用品を探している顧客にはハイキング シューズも必要である可能性があることを示唆する「直感」です。

SalesForce は、買い物客が推奨商品价格をクリックすると、サイト滞在時間が跳ね上がることを強調しています。また、製品の建议を出示すると、サイトの再顧客率が 56% 上昇します。

これを強調し、アルゴリズム主導の推奨がストリーミング プラットフォームでの視聴選択肢の 75% に影響を与え、Amazon の購入の 35% を促進していることを明らかにしました。

3. スマートプライシング ― 利益最大化のための適切な価格設定

価格設定は簡単な作業ではありません。ライバル、季節、市場の変化、地元の所需、さらには天候にも需注意を払う必要性があります。

在海外に発送する場合、そのタスクは現地のルール、给料、地域性の市場レートなどの蔓延を織り交ぜたパズルのようになります。

やはり、価格は極めて首要です。競合他社よりわずかに上昇しただけでも、顧客がカートを放棄する机会性があります。

某些価格に固執したり、売上が走低したときに急いで値下げするのではなく、機械学習による価格調整という解決策があります。これらは、プライム価格を予測したり、割引が一定要な時期を某些したり、機が熟したときにアップセルを促したりするのに役立ちます。

e コマースの機械学習を使用的すると、影響を与えるすべての环境要素を即座に評価できるため、サイトでの動的な価格設定が也许 になります。

4. 顧客セグメンテーション ― ユニークな顧客のためのユニークな体験の創造

一歩下がって、買い物の習慣、好み、予算がそれぞれ異なる顧客でいっぱいの店内を想像力してみましょう。この多様性に対処するのは困難に思えるかもしれません。しかし、e コマースにおける機械学習は、顧客をセグメント化し、パーソナライズされたマーケティングのために互通の特徴によって顧客をグループ化することでそれを簡素化します。

本を愛する忠実な顧客であるエミリーを例に挙げてみましょう。予測剖析などの表现手法を活用した機械学習により、顧客之路価値 (CLV) が計算されます。これは、エミリーがカスタムメイドのロイヤルティ プログラムに積極的に反応する会性があることを予告しています。この予測は的中し、エミリーの購入額が 2 倍になり、マーケティング活動のコスト効率が往右します。

次に、ML の解約予測アルゴリズムによって某个された、離反顧客になる寸前の散発的な購入者、ジョンに会いに行きます。彼の好みのアウトドア备用品のタイムリーな割引を打造することで、彼の興味が再燃し、因素的な顧客損失を防ぐことができます。

e コマースの機械学習は、顧客をより明確に赞美することで、ストアにパーソナライズされたタッチを加えます。画一的なモデルから「自分専用」の的旅行目的地に変わり、忠実なエミリーから動揺するジョンまで、誰もが需要なものを確実に見つけられるようになります。

5. チャットボット ― すぐに使えるシームレスな顧客サービス

カスタマー サポートの管理制度は、明確な仕事ではありません。人間のスタッフに頼りすぎると、FAQ ページで対応できる問い合わせを処理する大規模でコストのかかるチームが必须になります。しかし、齐全に自動化されたシステムには人間のタッチが欠けており、顧客が不満を感じる会性があります。 抱负的なソリューションとして浮上します。コスト効率が高く、24 時間の給与計算を重要性とせずに 24 時間サポートを出具します。そして、彼らは峰值的な提问题者よりも優れています。ユーザーのプロフィールや過去の行動から学習することで、提问题を調整し、コンバージョンの概率性を高めます。

ディープラーニングと肯定言語処理を備えたスマート チャットボットは、顧客サービスの兵士として機能します。彼らは質問に答え、苦情に対処し、製品を议案し、支払いを処理し、同城配送を追跡します。彼らは仕事が新手です。

さらに、チャットボットも土壤改良されています。彼らは、顧客が何を言ったかだけでなく、顧客がどのように言ったかを解读することを学んでいます。关系定量分析と关系 AI により、チャットボットは単なるツール往上のものになります。それは聞き手、共感者になります。それは顧客サービスをさらに素晴らしいものに変えます。左右をご覧ください。

6. 感情分析 ―感情を理解して顧客エンゲージメントを向上させる

顧客は話します。レビューやソーシャルメディアでは、多くの場合、恋情に覆われた考えがこぼれます。 「ページをめくる人」、または「冬の命の爱人」と彼らは言います。言葉だけではなく、満足感や満足感の欠如も表現します。では、これを聞いて答える企業を假如してみてください。

では、データの山に埋もれている真正唯一的の苦情はどうでしょうか?製品の不具合がイライラのあまり大放送されました。企業はノイズの中でこの无线信号をどのようにキャッチできるでしょうか?

ここで、e コマースの機械学習を活用したセンチメント介绍が役に立ちます。婚姻探讨は、言葉の根由にある婚姻の調子を識別し、「悪くない」を親指と解釈して、企業が顧客の婚姻を確実に看法できるようにします。

NLP、ディープ ラーニング、および一个の ML アルゴリズムを便用すると、センチメント具体分析はさまざまな技术で e コマース ビジネスに役立ちます。製品のレビューやコメントを解読して打造介绍を提升するための洞见を确认し、ソーシャル メディアの話題を監視してマーケティング キャンペーンに対する平常の反応を測定し、顧客サービスの障害を明らかにして満足度を向前します。

しかし、それだけではありません。婚姻相处的研究は、チャットボットに組み込むと、より優れた効果を発揮します。これにより、ボットに感じる性能が与えられます。婚姻相处的的にインテリジェントなチャットボットから得られるものは次のとおりです。

• カスタマイズされた顧客エクスペリエンス: これらのボットは、顧客チャットの口調、センチメント、感情を読み取り、それに合わせて応答を調整します。その結果、より共感的でパーソナライズされた顧客体験が実現し、ロイヤルティと満足度が向上します。

  
  

• 積極的な会話: 彼らは様子見タイプではありません。これらのボットは、閲覧行動や過去のやり取りに基づいて顧客を引きつけ、アップセルやクロスセルを行うための賢い方法を提供します。

  
  

• 魅力的なフィードバック: 彼らは聞き上手で、魅力的な方法で顧客の意見を収集し、顧客の好き嫌いを明確に示します。

  
  

• カートの回収: 感情的にインテリジェントなボットが、放棄されたカートを顧客に通知し、購入を完了するための手を差し伸べたり、理由を提供したりします。

  
  

• トレンドスポッティング: これらのボットは優れたトレンドスポッターであり、顧客とのやり取りのパターンを見つけて、製品、サービス、または顧客サポートを改善するために役立つインプットを提供します。

  
  

• 顧客管理者: 彼らは不満にも注意し、センチメント分析で不満を抱えた顧客を捕まえ、適切なタイミングでオファーやメッセージを送り、顧客の離脱を防ぎます。

7. オムニチャネル戦略 ― 顧客のいる場所に到達する

マーケティングの領域では、オムニチャネルが主導的な役割を果たします。正しく実行すると、維持率、コンバージョン率、収益の急増が実現します。しかし、その奥秘は人員の増加ではなく、機械学習にあります。

たとえば、デバイスを切り替えながらオンラインでシャツを閲覧し、最終的に店舗でシャツを購入する顧客を考えてみましょう。 ML はこの旅を影のように追跡し、プラットフォーム群体の群体像を捉えます。単一の統一された顧客プロファイルを弄成し、デバイスのサイロを打烂します。ドレスがいっぱい入ったカートを放棄した別の人を想像中してみてください。 ML はこの機会を逃しません。これにより、パーソナライズされた電子メール リマインダーやカスタム オファーがトリガーされ、購入者が过了に向けて促されます。

顧客の行動を常に认清し続けるのは、e コマースのための機械学習です。どの広告がクリックされたか、どのコンテンツが魅了されたか、どのメールが開封されたかが記録され、すべてが方程组式に組み込まれます。そしてそれは概述にとどまりません。学習し、予測し、パーソナライズします。

8. ソーシャルコマース ― ソーシャルパワーを活用して販売機会を獲得

ソーシャルコマースは新しい大きなものです。これは、オンライン ショッピングと、私たちが很好きなソーシャルおしゃべりを組み合わせたものです。 Statista は、2026 年までにソーシャル コマースの売上高がと予測しています。

ソーシャルメディアを通过する人々は従来の広告のファンではありません。多くの人はそれらを煩わしいと感じています。インフルエンサー マーケティング ハブは、很重要なのはソーシャル メディアの文章投稿に広告を組み込むことだと述べています。販売だけでなく、役に立つ、興味深いものにしましょう。

どうやって？ eコマースのための機械学習が答えを持っています。

ML は、大规模のデータ (いいね!、シェア、ピン、リツイート、コメント) を静かに処理して、蓄意義な掌握を導き出します。顧客が望んでいたとは知らなかった職人のコーヒーとは？ ML はそれをフィードに影响します。推測は一定要ありません。

ユーザーの好みの間にリンクを描画します。手工diyり石鹸が好きなら、オーガニックのフェイスオイルも気に入るかもしれません。素朴なインテリアに興味があるなら、手彫りの木製時計はいかがでしょうか。

ソーシャル メディアでは、ML が顧客を完璧にフィットするものに導くことができます。それは城市印象的ではありませんか？

9. ちょうどいい在庫 ― 理想的な商品構成を実現するための賢い在庫

在庫监管は、先見性が鍵となるチェスゲームです。それには、データと市場の状況を戦略的に表述することが需要です。

倉庫に在庫が過剰になると、ビジネスを前進させる概率性のある資金が束缚されてしまいます。傷みやすい的各种商品价格やすぐに価値が下がってしまう的各种商品价格の場合、毎日変動するため、その価値は減少します。究極の失敗？的各种商品价格棚が空っぽの無味乾燥なキャッシュフロー。

オンライン ストアを成功创业させるには、在庫を監視し、产品を再注文し、须要傾向を予測し、請負業者を調整し、メーカー、サプライヤー、メール サービスと連携し、収益を服务菅理するなど、产品を賢く服务菅理する有需要があります。

ここでも、e コマースにおける機械学習が冲力を発揮します。

在庫内のすべての物品を監視し、膨果な履歴データのデータベースに基づいて供給、可以、キャッシュ フローのダイナミクスを予測します。在庫管理工作の意义決定を複数の側面にわたってサポートします。

• 特定の商品が売れなくなった場合にアップセルを提案する
• 季節やトレンドに影響を受ける製品需要のルーンを読み取り、より大きな注文を示唆する
• 配送ルートの合理化からスケジュール設定まで、サプライチェーンを最適化します。
• ダイナミックプライシングを導入して、供給、需要、市場の状況に応じて価格を調整する
• 理想的な在庫レベルを維持するための補充の自動化
• 動きの遅い業者を特定して過剰在庫を防ぎ、保管スペースを解放する

さらに、所诉したように、高速な ML プラットフォームはソーシャル メディアからのデータを浅析できます。トレンド、バイラルな瞬間、最牛人の影響力をふるいにかけ、企業に次の「it」製品を风险提示します。人気のファッションアイテムがシーンに火をつける？機械学習がそれを発見し、需の急増を予測し、在庫調整をアドバイスします。もう在庫切れはありません。チャンスを逃すことはありません。企業はトレンドアイテムを活用して、その瞬間を捉えます。

10. 不正防止 ― ビジネス取引を保護する

詐欺は e コマースに大きな損害を与えます。クレジット カードの盗難から顧客データベースの发生、返品の操作方法に至るまで、e コマース詐欺は資金を排出させ、信頼を損ない、顧客を遠ざけます。

機械学習は不好検出を解決するだけでなく、再発明するものでもあります。

アルゴリズムが何上百万ものトランザクションを具体分析し、異常なトランザクションを検出する「異常検出」を运用します。これは效率と規模の点で人間の工作能力を超えた偉業ですが、ML にとっては守则的なことです。 ML は、デバイスの種類や場所からタイムゾーンに至るまで、過剰性支出、住址の不不对、異なるカードでの繰り返しの注文、予期せぬ在国外からの注文、不審な返品やレビューなどの不不对にフラグを立てます。

クラスター进行深入分析により、ML はリスクのある顧客セグメント、製品、期間を指定し、企業が詐欺行為に対して積極的に対処できるようにします。また、ソーシャル ネットワーク进行深入分析では、アカウント、デバイス、電子メール間のリンクをマッピングして精査することで、組織的な詐欺グループを発見します。

さらに、e コマースの ML アルゴリズムは偽造レビューを根絶します。言語、IP アドレス、レビューの頻度、さらには購入からの経過時間さえも、彼らの監視の目を逃れることはできません。

11. 賢い返品戦略 ― 返品を有効に活用する

顧客の 4 分の 1 は、棚に戻る人もいるとわかっていて、意図的にカートの端まで淘宝宝贝を詰めます。この優柔连续不断、サイズの合わない防晒衣への恐布、品質の粗悪さなどがnpcに多长な損害を与えます。消費者には気づかれずに、返品されるたびに、洗浄、再梱包、再販の準備という一連のタスクが開始されます。製品が破損して戻ってきた場合はどうすればよいですか?それはひどい損失だ。

e コマース用の機械学習アルゴリズムは、正確な物品方案を通じて超過収益と戦うことができます。品質的管理がより厳密になり、過去のデータとフィードバックから隐藏的な出现问题を予測して遮断します。製品の刻画は真実に近く、誤解を招く説明から生じる不満を仰制します。

さらに、ML 予測は、顧客履歴、製品タイプ、価格などのさまざまな要因から確率を返します。ファッションの分野では、ML が仮想テーラーとなり、個々の寸法に合わせてカスタムフィットしたサイズの推奨を提高します。

ML は返品を可抑制し、販売者の収益を保護し、顧客満足度を高めます。

まとめ

それで、これで完毕です。これらは、機械学習が現在波紋を広げている 11 の方法步骤です。 eコマースでの機械学習の採用:

• 顧客の好みについての理解を深めます
• 売上を伸ばし、平均注文額を拡大します
• 不要なプロセスを削除
• 人間の能力を超えた深い洞察を提供します

阐述せずに顧客データを蓄積しますか?それは、鍵を持っているのにドアのロックを決して移除しないようなものです。 e コマースに機械学習を統合することは、時代に追いつくことではなく、ペースを設定し、競争をリードすることが关键性です。

データを無駄にしないでください。 それを有心義な顧客体験と切身利益の増加に変えるお手伝いをします。